2024年11月4日-2024年11月9日,读完了《人工智能如何改变新闻:技术、媒介物质性与人机融合》这本书,以下是一些读书笔记。
1. 媒介研究的物质性转向 (1)“去人类主体性的媒介观”更关注技术的物质结构及其对文化带来的影响,而非技术对传播带来的影响 (2)“物向本体论”延续了海德格尔关于“物体”的思想,强调了物体在理解人与非人关系中的重要作用,认为在人类和非人类的直接接触中推出了,所以事物之间的关系总是间接的,必须加以解释。 (3)许煜“数码物”是对数据的物化,建构了一种以数据物为中心的空间、时间和人之间的关系,是一种关系网。例如,APP中的新闻推荐,事件追踪时的“时间轴”都构成了数码物的时间本体,数码物的客体时数据库、调查报告、纸质文档等“知识形式”。(从物的角度思考关系) (4)自新闻诞生之日起,新闻生产便在人与物共同建构的媒介技术网络中运行。
2. 新闻的生产和发布都经历着平台化、数据化; (1)用户使用平台---产生数据--数据被平台获取--反哺用户(个性化推送) (2)网络平台将之前未被量化的事物转换为数据--重视“内容”转变为以“算法”为核心,改变了新闻生产和传播的逻辑,传统“把关人”编辑和记者的主动权受限,而平台遵循商业逻辑,挑战新闻客观性。 (3)“文化技艺”事物本身具有“记号的本质”,而媒介可以让人们选择、存储和生产数据的信号。重新伸张作为主体的人对于客体的智能媒体的掌控:承认技术媒介的强大自主性;思考智能技术和平台如何能够生成可以连接个体、群体且形成群体性差异以及特定文化的操作和实践。 (4)基于基础设施所建立的关联,影响着媒介的时空观念,建构着由人和物共同组成的关系网络
3. 克莱莫尔“信使模型”,媒介其实是不可听(看)见的,只有当这个功能运行不良时,才会显现出来; “符号机器”机器不是一个“被制造的主体”,而是符号“中介功能”或“形式化过程”的结果 4. 把媒介分析放到历史进程中进行考察“媒介考古学”
5. 自媒体的“新闻考古”使受众丧失时间感
6. 人工智能与人的双重主体性:在微观上对自己的工作具有一定的掌控性,在宏观上被整个媒介网络运转逻辑和技术媒介演进逻辑所影响 技术和技术物的自主性及其对人的操控和支配性是一个具有长久历史的主题
7. 芒福德“巨机器”:一种与有机世界的系统性密切关联的生活技术、适应性技术和多元技术相反的、一元化和专制性的技术
8. 拉图尔“行动者网络理论”:技术时社会性的,人与非人行动的联系构成了共同体--组织中原本由人组成的部分程序被非人代替--人与非人都共同为技术系统的运行服务--人类不再拥有独立人格,而是被服从。 (1) 互联网所造就的是一个基于任何机器协同使用的标记语言所组成的语义关系网络,因而其所产生的关联范围要比之前基于记者经验所作出的判断大得多。 (2) 互联网与数据所建构的不仅是一个网络,而且能通过不同的算法机制制定不同的关系,从而建构更加多样的网络。 (3) 建立在数据意义上的关系摆脱了传统新闻生产中基于人的主体性所建立的关联,转而强调客体物之间所形成的客体间性。(可计算、可操作性)
9. 基特勒“媒介本体论”“后人类主义”的叙事视角:基于“处理、传输、存储”数据和信息的网络“,人本身不是媒介网络的主角,而是信息的传送、记录和保管者,强调“共在”,技术、媒介与身体融汇对于个体和群体存在情境的创造作用。
10. “弱人工智能”背后也有众多“隐形工作”需要人工来完成,例如数据标注、人工内容审查等工作。对于智媒平台来说,其他合作媒介信源、进行生产的自媒体以及各种隐形工作从业者,构成了一个庞大的次级网络。 自动化的“最后一公里悖论”
11. 技术在形状、结构和功能上是器官的外化,通过投射的过程实现了与外部世界的融合和自我认知。在人与机器所构成的系统中,需要通过反馈机制,将人与机器充分关联来解决异化问题。人与机器两者是一种彼此不断适应、不断调整、共同发展的互动关系,而非“主体--客体”二元僵化模式。
12. 中介社会传播理论:强调中介系统在新闻传播的中心作用,传受者的角色时不断转变的,受者不再被动地接受信息,信息的传递时循环往复的、多层次的。
13. 数字技术的运用促逼着时钟时间为拓扑时间所取代。拓扑时间关系锁产生的客体间关系是一种基于之前、之后、期间的逻辑顺序关系。智能新闻的时间性正是建立在基础设施具有的物质性特征和数码物所建立的时间关系之上。让新闻受众能够接触实时的信息,这并非人的感知,而是基于基础设施的物质性特征所产生的连接。
14. 新闻生产的过度数据化(流量为王)是正确的吗? 可量化的用户数据有时与奇特依赖主管判断的新闻价值产生矛盾,尤其在需要新闻发挥舆论引导、价值引领作用的情境下,从业者作为“人”居于职业素养与经验积累的主观判断难以被技术所取代。 目前技术尚未渗入从业者新闻价值判断的核心过程,在中国语境子啊,新闻工作者感知到技术介入后更倾向于回归经典价值要素,并在数据量化结果和主观判断出现冲突时将后者作为价值底线。
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